基于免疫优化的产品系统可靠性参数区间预测方法

被引:4
作者
林晓华 [1 ,2 ]
冯毅雄 [1 ]
谭建荣 [1 ]
机构
[1] 浙江大学 流体传动及控制国家重点实验室
[2] 南京工程学院机械工程学院
关键词
可靠性参数; 极端学习机(ELM); 非线性回归; 区间预测; 免疫优化;
D O I
暂无
中图分类号
TB114.3 [可靠性理论];
学科分类号
1201 ;
摘要
针对当前系统可靠性预测方法的不足,提出一种基于免疫优化的区间预测方法.构建可靠性参数预测神经网络模型,由极端学习机(ELM)算法进行训练,并以修正BFGS法对网络的左侧权值和阈值进行调整.在由该网络得到的预测点值和网络权重的基础上,根据非线性回归模型构建可靠性参数的区间预测值(PI),PI的质量取决于网络结构和权衰减调节参数.结合PI的覆盖率和平均区间比例长度提出一种新的PI综合评价指标,以此衡量PI的质量;引入免疫优化算法优化区间预测值和网络结构,以最小化综合评价指标为成本函数,寻求决策变量,即网络隐层神经元个数和权衰减调节参数的最优值.将提出的方法和理论应用于某系列数控车床的可靠性参数平均无故障时间的预测,证明了其预测性能优于传统方法.
引用
收藏
页码:1013 / 1021
页数:9
相关论文
共 7 条
[1]   利用运行状态信息的机床刀具可靠性预测方法 [J].
陈保家 ;
陈雪峰 ;
何正嘉 ;
李兵 .
西安交通大学学报, 2010, 44 (09) :74-77+121
[2]   基于Bayes方法的数控机床可靠性研究 [J].
于捷 ;
石耀霖 ;
张海龙 ;
申桂香 ;
贾亚洲 .
机床与液压, 2009, 37 (08) :251-253+170
[3]   基于神经网络的数控机床可靠性预计研究 [J].
余香梅 ;
舒彤 .
九江学院学报, 2007, (06) :40-43
[4]   优化BP神经网络的可靠性预测模型 [J].
王蓓 ;
刘桥 .
计算机技术与发展, 2007, (09) :102-105
[5]   一种基于免疫算子的SVM算法 [J].
刘芳 ;
梁雪峰 .
计算机科学, 2004, (02) :109-110+119
[6]  
数控机床可靠性技术的分析与研究[D]. 肖俊.上海交通大学. 2007
[7]  
Neural Networks for Pattern Recognition .2 Bishop CM. Clarendon Press . 1995